Identificación y clasificación de fallas eléctricas en un sistema eléctrico de potencia de 13,8 // 220 KV utilizando redes neuronales

En el proceso de transporte y distribución de energía es recurrente la presencia de fallas eléctricas a lo largo del sistema, ocasionando pérdidas de los recursos de la empresa, así como riesgo de accidentalidad en los lugares donde se genere la falla, es por esto que el área de calidad de la energía está en constante investigación, como por ejemplo la clasificación del tipo de fallas ya sean de alta o de baja impedancia, esta última puede llegar a confundirse como un aumento de potencia del sistema siendo así las más investigadas. Para el desarrollo de este trabajo se plantea el uso de redes neuronales artificiales, se obtuvieron resultados aceptables por ser un algoritmo de formato no secuencial sino de autoaprendizaje evitando pasar por alto las fallas eléctricas. Es necesario tener en cuenta el posiblereaprendizaje para evitar así errores de tipo “caja negra”. La simulación del sistema eléctrico de potencia se desarrolla en simulink, a su vez el entrenamiento de red neuronal se llevó acabo con el toolbox

• Autores: Murcia Yepes, Edwin Steven; Martínez Meza,Pablo Cesar
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Tecnológica de Bolívar
• Repositorio: Repositorio Institucional UTB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/13876
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12585/13876; https://utb.alma.exlibrisgroup.com/discovery/delivery/57UTB_INST:57UTB_INST/1231953630005731
• Palabra clave: Localización de fallas eléctricas; Sistemas Eléctricos de Potencias; Corrientes eléctricas; Circuitos eléctricos; Localización de fallas (ingeniería); Redes neurales (computadores)
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/